三维点云重建小结
基于VR技术的激光三维点云数据的虚拟重建
第42卷第5期 激光杂志Vol.42，No.5 2021 年5 月LASER JOURNAL May,2021基于V R技术的激光三维点云数据的虚拟重建曹贤龙郑州商学院，郑州451200摘要:针对激光扫描云数据的虚拟重建存在噪声大，重建效果差的问题，提出一种激光三维点云数据的 虚拟重建算法。
通过设置多个激光扫描自由度，利用V R技术将激光测量映射到虚拟三维场景当中，获取点云 数据，并利用图像滤波器对采集到的点云数据进行去噪处理。
在此基础上，设置一个主数据点，利用该数据点 对重建激光点云三维数据进行划分,分配重建任务，搜集重建后的结果并显示，完成点云数据的虚拟重建。
实验结果表明，采用改进方法后，噪声被有效剔除，重建效果更佳。
关键词:V R技术；激光扫描；三维点云数据；虚拟重建；数据划分中图分类号:T N249 文献标识码:A doi：10. 14016/ki.jgzz.2021. 05. 205Virtual reconstruction algorithm of laser 3D point cloud dataC A O XianlongZ h e n g zh o u B usin ess U n iv ersity,Z h e n g zh o u451200,C h in aAbstract：Aiming a t the problems of high noise and poor reconstruction effect in the virtual reconstruction of laser scanning cloud data,a virtual reconstruction algorithm of laser3D point cloud data i s proposed.By setting multiple laser scanning degrees of freedom,V R technology i s used t o map the laser measurement t o the virtual three-dimensional scene t o obtain the point cloud data,and the image f i l t e r i s used t o denoise the collected point cloud data.O n this basis,a master data point i s set up t o divide the3D data of laser point cloud that may be reconstructed,distribute the reconstruction task,collect and display the reconstruction results,and complete the virtual reconstruction of the point cloud data.The experimental results show that the noise i s effectively eliminated and the reconstruction effect i s better. Key words：V R technology；laser scanning； 3D point cloud data；virtual reconstruction；data divisioni引言现阶段，以激光成像技术为基础的工业检测以及 逆向工程等行业的兴起，都离不开三维激光扫描成像 技术。
基于点云与NeRF的三维重建系统
基于点云与NeRF的三维重建系统
曹晨曦;任泰安
【期刊名称】《软件》
【年(卷),期】2024(45)4
【摘要】三维重建可以帮助人们更好地查看被重建对象的细节,广泛应用于物体展示、虚拟场景模拟、文物保护等场景中。
传统的多视图三维重建容易出现大量噪声、空洞等问题,而且展示效果不佳。
新兴的利用神经网络进行三维重建的NeRF算法
虽然能够达到接近真实的效果,但是渲染的速度慢,无法满足交互的要求。
文章通过
结合两种方法,得到了一种兼顾交互效果与渲染效果的三维重建系统。
结果表明,本
文系统在采集的稀疏图片数据集上,达到了较好的交互与渲染效果。
【总页数】4页(P11-14)
【作者】曹晨曦;任泰安
【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院;合肥工业大学本科生院工程素质教
育中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
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激光扫描点云建筑物三维重建系统设计与实现5.基于NeRF的树木数字化重建基于NeRF的树木数字化重建
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基于深度学习的双目视觉三维重建
中文摘要中文摘要随着工业自动化的高速发展，机器人等智能设备在工业生产中的应用日渐广泛。
对周边环境的感知是设备智能化的一项重要研究内容，目前，获取周边三维环境信息的主要技术途径以激光雷达和双目相机为主，与超声波传感器、激光雷达相比，双目相机具有获取信息丰富，价格低廉，精度高的特点，通常应用于实时测距、三维形貌恢复、缺陷诊断等领域。
智能设备在实际作业时，对周围的三维环境进行精确的三维重建有助于实际作业的安全有效进行，本文基于深度学习算法，对双目视觉系统的三维重建进行研究。
本文的主要研究内容有：(1)研究了当前摄像头标定的主流方法，对其具体算法实现进行了分析，通过对双目相机进行标定得到相机的内参数和外参数，基于相机的内外参数实现图像矫正、三维重建工作。
(2)对相机的成像和畸变原理进行分析和研究，对采集图像进行滤波、自适应伽马变换与去畸变处理，提高双目相机采集图像的质量。
(3)对双目视觉中最关键的算法——立体匹配算法进行研究，为了解决传统立体匹配算法匹配精度较低，误匹配区域较大的问题，本文基于深度学习算法，利用2D卷积神经网络对双目相机获取的左、右图进行匹配代价提取，并利用3D卷积神经网络对聚合后的匹配代价进行特征总结和匹配差异学习。
将立体匹配问题转化为一个有监督的机器学习问题，在KIIT2015数据集上训练一个端到端的神经网络模型，该卷积神经网络直接使用双目相机获取的左右两图作输入，直接输出预测的视差图。
(4)通过相机内外参数及立体匹配视差图得到周围环境的三维点云信息，并通过阈值分割算法提取特定工作范围内的稠密点云数据。
(5)搭建了综合实验平台，与其它算法的立体匹配效果进行对比，并对比标准雷达测距数据计算本文算法的精确度，验证了本文算法的有效性。
关键词：双目视觉；立体匹配；深度学习；三维重建I基于深度学习的双目视觉三维重建IIABSTRACTABSTRACTWith the rapid development of industrial automation,smart devices such as robots are increasingly used in industrial production.Perception of the surrounding environment is an important research content of device intelligence.At present,we mainly obtain three-dimensional information of the surrounding environment through lidar and binocular pared with ultrasonic sensors and lidar,binocular cameras obtain It is more abundant,the price is lower,and the accuracy is higher.It is usually used in real-time ranging, three-dimensional shape restoration,defect diagnosis and other fields.During the actual operation of the smart device,accurate3D reconstruction of the surrounding3D environment is helpful for the safe and effective operation of the actual operation.Based on the deep learning algorithm,this paper studies the3D reconstruction of the binocular vision system. The main research contents of this article are:(1)This paper studies the current mainstream camera calibration methods,analyzes its specific algorithm implementation,obtains the camera's internal and external parameters by calibrating the binocular camera,and implements image correction and3D reconstruction based on the camera's internal and external parameters.(2)This paper analyzes and studies the imaging and distortion principles of the camera, and filters,adaptive gamma transforms,and distorts the collected images to improve the quality of the images captured by the binocular camera.(3)This paper studies the most critical algorithm in binocular vision-stereo matching algorithm.In order to solve the problems of low matching accuracy and large mismatching area of traditional stereo matching algorithms,this paper uses a2D convolution neural network to extract the matching cost of the left and right images obtained by the binocular camera based on deep learning algorithms,and uses3D The product neural network performs feature summarization and matching difference learning on the aggregated matching costs. Turn the stereo matching problem into a supervised machine learning problem.Train an end-to-end neural network model on the KIIT2015dataset.The convolutional neural network directly uses the left and right images obtained by the binocular camera as input,and directly output the predicted Disparity map.(4)Obtain the three-dimensional point cloud information of the surrounding environmentIII基于深度学习的双目视觉三维重建through the internal and external parameters of the camera and the stereo matching disparity map,and extract the dense point cloud data within a specific working range through the threshold segmentation algorithm.(5)A comprehensive experimental platform was built to compare the stereo matching effect with other algorithms,and to compare the accuracy of the algorithm in this paper with standard radar ranging data to verify the effectiveness of the algorithm in this paper.Key words:Binocular vision;stereo matching;deep learning;3D reconstructionIV目录目录第一章绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3论文主要内容及工作 (5)第二章相机标定及图像预处理 (7)2.1单目相机数学模型 (7)2.2双目相机数学模型 (9)2.3双目相机的标定 (11)2.3.1张正友标定法 (11)2.3.2立体标定 (13)2.3.2畸变参数估计 (14)2.4双目极线矫正 (15)2.5图像预处理 (17)2.5.1图像去噪 (18)2.5.1伽马变换 (18)2.6本章小结 (20)第三章基于深度学习的立体匹配 (21)3.1传统立体匹配算法的基本理论 (21)3.2基于深度学习的立体匹配发展 (23)3.2.1深度学习的基本原理 (23)3.2.2mc-cnn与GC-net (27)3.3基于W-net的立体匹配 (29)3.3.1残差结构与通道注意模块介绍 (29)3.3.2W-ne2D模块(2D卷积网络部分) (31)3.3.3Cost Value模块(代价聚合部分) (33)3.3.4W-net3D模块(3D卷积网络部分) (34)3.3.5Prob模块(视差预测部分) (36)3.3.6数据集的选择 (37)3.3.7损失函数的选择 (37)V基于深度学习的双目视觉三维重建3.3.8权值初始化及优化算法 (38)3.3.9网络结构说明 (39)3.4本章小结 (40)第四章基于视差图的三维重建 (41)4.1整体视差图的三维点云 (41)4.2视差图处理 (44)4.3点云滤波处理 (47)4.4本章小结 (48)第五章基于双目相机的三维点云重建算法与平台的实现 (49)5.1Pytorch、Opencv、Qt简介 (49)5.2平台开发环境 (49)5.3算法流程与实验结果分析 (50)5.4本章小结 (58)第六章总结与展望 (59)参考文献 (61)致谢 (65)附录 (67)VI第一章绪论第一章绪论1.1课题的研究背景及意义计算机视觉的任务是赋予计算机“自然视觉”的能力，使计算机对输入的图像(视频)进行处理，实现对图像中内容的表达和理解。
基于点云数据的电力线三维重建技术研究
Dianqi Gongcheng yu Zidonghua♦电气工程与自动化基于点云数据的电力线三维重建技术研究林先堪（余江顺！（1.贵州电网有限责任公司铜仁供电局，贵州铜仁554300；2.中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司，贵州贵阳550081）摘要：电力线三维重建是机载激光LiDAR电力巡线的重要步骤。
现从电力线理想模型入手,充分考虑横向风荷载对电力线造成的影响，将电力线的三维重建模型视作由水平面与过挂点的竖直平面上的多项式模型构成，从而提升电力线三维重建模型精度，模型，计中入的思路来简化模型重建的过程。
关键词：电力线;巡线;模型；多项式0引言架空输电线路是国家重要基础设施，随着我国特高压输电线路的建设电网的，电网规模。
输电线将的造成影响，给国来，，输电线的，对国的有有重要作！1"。
输电线的，电网维的人力力，入输电线路的维理中。
然而，由于输电线的，巡检的式对输电线维，低且运维效果得证!2"。
鉴，基于机载激光LiDAR的输电线路巡线方式应运而生。
与人工巡式相比，机载激光LiDAR电力巡线具有巡视危险性低、准性等优点。
，机载激光LiDAR输电线维中的应用日益广泛!2"。
由于激光点云有三维空征，对输电线路通道点云数据预处理、分类分析电力线重建之后，结合相应程便可实现对输电线路通道距离的验证预警分析，输电线的。
当前国内外关激光LiDAR输电线路的运维理中的研究主要集中点云预处理、输电线通道走廊表分类、电力线三维重建、危险点测线路通道距离预警等面!3#8"。
作为输电线路通道安全距离分析的重要步骤，电力线三维重建的精对计算结果的可性至关重要。
己有的线路建模模型包括直线段与抛物线模型、直线段与悬链线模型、直线段与二元二次多项式模型等!2#12"。
这几种模型均假设原始电力线（!,"）点所属曲线类型为直线段，（!,#）点抛物线或二次多项式等其他曲线，来完成电力线三维模型重建。
3d点云常用算法
3d点云常用算法3D点云常用算法引言：随着三维感知技术的发展，点云数据作为一种重要形式的三维数据得到了广泛应用。
点云是由大量的离散点构成的，每个点都具有坐标和属性信息。
然而，由于点云数据的特殊性，处理和分析点云数据是一项具有挑战性的任务。
为了有效地处理点云数据，一些常用的算法被广泛应用于点云处理领域。
本文将介绍几个常用的3D点云算法，包括点云滤波、点云配准和点云分割。
一、点云滤波算法点云滤波是点云预处理的重要环节，用于去除点云中的噪声和异常点，从而提高后续处理算法的可靠性和效果。
常见的点云滤波算法包括高斯滤波、中值滤波和统计滤波等。
高斯滤波通过对点云中的每个点进行加权平均来平滑点云数据，适用于去除高频噪声。
中值滤波通过计算邻域内点的中值来替代当前点的值，适用于去除孤立的离群点。
统计滤波则通过计算邻域内点的统计特征来判断当前点是否为噪声点，适用于去除整体分布不符合正态分布的噪声。
二、点云配准算法点云配准是将多个点云数据在同一坐标系下进行对齐的过程。
点云配准算法可以分为刚体配准和非刚体配准两类。
刚体配准是假设点云之间存在刚体变换关系，通过计算变换矩阵将点云对齐。
常见的刚体配准算法包括最小二乘法、Iterative Closest Point (ICP) 和Procrustes分析等。
非刚体配准则是假设点云之间存在非刚体变换关系，通过局部变形模型将点云进行配准。
常见的非刚体配准算法包括Thin Plate Spline (TPS) 和Moving Least Squares (MLS) 等。
三、点云分割算法点云分割是将点云数据划分为多个部分的过程，每个部分代表一个语义区域或对象。
点云分割可以分为基于几何特征和基于属性特征的方法。
基于几何特征的点云分割算法通过计算点云的曲率、法向量或曲率变化等几何属性，将点云分割为不同的部分。
常见的基于几何特征的点云分割算法包括基于曲率的分割、基于法向量的分割和基于区域生长的分割等。
three点云用法
three点云用法点云是一种由大量离散点组成的集合，通常表示三维空间中的几何形状或场景。
它在计算机图形学、计算机视觉和机器人领域有广泛的应用。
在本文中，我将详细介绍三种常见的点云用法。
1.三维重建和建模：点云在三维重建和建模中经常被使用。
通过使用光学扫描仪或深度相机等设备，可以获取物体的点云数据。
然后，利用这些点云数据，可以恢复出物体的三维形状和结构。
三维重建可以用于制造业、文化遗产保护、建筑设计等领域。
例如，在制造业中，可以利用点云数据生成产品的三维模型，然后进行虚拟展览、逆向工程或质量控制。
在文化遗产保护中，可以使用点云技术记录和还原文物或古迹的三维形态。
2.目标检测和识别：点云在目标检测和识别中也具有重要的应用。
具体来说，点云可以用于识别和检测三维物体。
通过分析点云的形状、颜色和纹理等特征，可以实现对物体的自动检测和分类。
这对于自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域非常重要。
例如，在自动驾驶领域，可以使用点云数据来检测车辆、行人和障碍物等，以实现自动驾驶的安全和智能。
3.地理信息系统和遥感应用：点云在地理信息系统（GIS）和遥感应用中也得到广泛应用。
通过从航空激光雷达或卫星图像中提取点云数据，可以实现对地球表面的三维建模和地形分析。
这对于城市规划、自然资源管理、灾害预警等都非常重要。
例如，在城市规划中，可以使用点云数据来生成城市的数字模型，以评估城市规划方案的可行性和效果。
在自然资源管理中，可以使用点云数据来分析土地利用、植被分布和水资源等情况，以实现智慧农业和环境保护。
除了以上三种常见的点云用法，点云还可以应用于虚拟现实、游戏开发、医疗图像处理等领域。
在虚拟现实中，使用点云可以更加真实地渲染场景和物体，提供更逼真的交互体验。
在游戏开发中，点云可以用于生成游戏角色、场景和特效等。
在医疗图像处理中，点云可以用于解剖结构重建、肿瘤检测和手术规划等。
综上所述，点云是一种非常有用的数据形式，广泛应用于许多领域。
3D重建算法原理
3D重建算法原理3D重建算法原理三维重建（3D Reconstruction）技术⼀直是计算机图形学和计算机视觉领域的⼀个热点课题。
早期的三维重建技术通常以⼆维图像作为输⼊，重建出场景中的三维模型。
但是，受限于输⼊的数据，重建出的三维模型通常不够完整，⽽且真实感较低。
随着各种⾯向普通消费者的深度相机（depth camera）的出现，基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展。
以微软的Kinect，华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉，体积适当，操作⽅便，并且易于研究者和⼯程师进⾏开发。
三维重建技术也是增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术的基础，经过扫描重建后的三维模型可以直接应⽤到AR或VR的场景中。
本⽂将简单介绍基于深度相机的三维重建技术的基本原理及其应⽤。
背景对⼏何3D模型不断增长的需求：电影游戏虚拟环境等⾏业VR&AR的⽕爆房地产三维地图等领域的需求中国古代建筑三维数字化保护三维数字化城市三维地图VR&&AR游戏，电影等医疗⾏业：三维⼼脏教育⾏业等应⽤⽅法介绍传统的三维重建主要是依靠昂贵的三维扫描设备，并且需要被扫描的⽬标保持⼀段时间的稳定。
近年来，由于计算机硬件⼤规模计算能⼒的发展，特别是GPU和分布式计算的发展，实时⾼效的解决⽅案成为了可能。
⽬前主流的⽅法主要分为以下两类：基于深度相机的三维重建基于图像的三维重建原理主要有以下三种：结构光，这个技术的代表产品是 Kinect ⼀代，它的传感器芯⽚⽤的是 PrimeSense 家的。
PrimeSense 现在是苹果旗下的公司。
TOF，time-of-flight，代表产品是 Kinect ⼆代，由于微软对于 One 这个单词的热爱，它的官⽅名字是 Kinect One。
双⽬摄像头，代表产品是 Google Tango 以及 Leap Motion，前者配有四台摄像头，后者有两个三维重建算法⼴泛应⽤于⼿机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。
三维模型重建基础
4-2 基
曲线的模型重构过
曲线编辑
当通过插值或逼近得到曲线段后， 当通过插值或逼近得到曲线段后，应通过各 种编辑功能对曲线进行修形操作， 种编辑功能对曲线进行修形操作，修补由于 测量数据的不完整带来的拟合曲线缺陷， 测量数据的不完整带来的拟合曲线缺陷，要 求曲线具有完整、连续、光滑的特点， 求曲线具有完整、连续、光滑的特点，以保 证生成曲面的光顺性。 证生成曲面的光顺性。
课前复习
逆向工程中曲面重构的特点、 逆向工程中曲面重构的特点、重构过程及其重构 曲面的二种方法。 曲面的二种方法。 逆向工程中基于曲线的拟合造型方法以及相应的 软件。 软件。
第四节
曲面片直接拟合造型
曲面片直接拟合造型是直接对测量数据点进行曲面片拟 获得曲面片经过过渡、混合、 合，获得曲面片经过过渡、混合、连接形成最终的曲面模 曲面直接拟合造型既可以处理有序点， 型。曲面直接拟合造型既可以处理有序点，也能处理点云 数据（散乱点） 数据（散乱点）. 实 图4-4 曲面片拟合造型 体 曲 曲 模 下 数 模 数 面 面 型 采 游 据 型 字 模 片 集 应 与 评 化 拟 型 数 用 处 价 设 合 重 据 理 备 建
小结： 小结：
介绍了逆向工程中曲面重构的特点、 介绍了逆向工程中曲面重构的特点、重构过程及 其重构曲面的二种方法。 其重构曲面的二种方法。 重点讲解了逆向工程中基于曲线的拟合造型方法 以及相应的软件。 以及相应的软件。
作业： 作业： 做出基于曲线的模型重构过程图。 做出基于曲线的模型重构过程图。
第一节 概论
三维 CAD 模型的重构是逆向工程 的另一个核心和主要目的， 的另一个核心和主要目的，是后续产 品加工制造、快速成形、 品加工制造、快速成形、工程分析和 产品再设计的基础。 产品再设计的基础。CAD 模型的重 构是整个逆向工程中最关键、 构是整个逆向工程中最关键、最复杂 的一环， 的一环，重构曲面的品质和精度直接 影响最终产品CAD模型的优劣。 模型的优劣。 影响最终产品 模型的优劣
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三维点云重建是一种从多个视角观察同一物体获取的点云数据中，通过配准和重建算法，构建出三维物体的表面模型的技术。
以下是关于三维点云重建的一些小结：
1. 几何重建：
* 扫描：通过不同的传感器（如激光雷达、深度相机等）从不同视角观察物体，获取物体的深度信息。
* 配准：将不同视角观察同一物体获得的多个点云合并到一起，消除视角差异，得到完整且准确的物体表面模型。
* 重建：根据点云数据构建网格模型，从而得到三维物体的表面模型。
2. 重建方法：
* 基于计算几何学的显式方法：通过计算点云的Delaunay图或Voronoi图，利用这些图结构构造出点云中的拓扑关系，从而得到三维网格模型。
这种方法能够最大程度地保持重建网格和输入点云的几何特征一致性，但很依赖输入点云的质量，若点云含有噪声则需要去噪后再重构。
* 基于隐式曲面的隐式方法：认为输入点云是三维空间在隐式函数
零水平集的采样。
先根据点云位置拟合出光滑的隐式函数再构造轮廓面，最后将隐式函数的零水平集离散为三角网格。
3. Delaunay三角剖分：
* Delaunay三角剖分是一种特殊的三角剖分，其外接圆均满足空圆性质。
这种三角剖分在三维点云重建中经常被使用，因为它能够提供高质量的网格模型。
* 通过逐点插入的方式构造Delaunay三角剖分，如Bowyer-Watson 算法。
首先构造一个包含所有点的三角形，放入三角形链表，然后将点集中的点依次插入，在三角形链表中找出插入点的影响三角形：三角形外接圆包含插入点。
删除影响三角形的公共边，将插入点与影响三角形的全部顶点连接起来。
对局部形成的三角形进行优化，将形成的三角形加入三角形链表。
4. 基于网格的方法：
* 网格表示方法具有轻量、形状细节丰富的特点，相邻点之间有连接关系。
相较而言，基于体素的方法计算量大，且分辨率和精度难平衡；而基于点云的方法则因为点云中的点之间缺少连接性，导致重建后的物体表面不光滑。
因此，研究者们开始尝试基于网格来做三维重建。
* Pixel2Mesh是一种使用三角网格来做单张RGB图像的三维重建的方法。
对于任意的输入图像都初始化一个椭球体作为初始三维形状，然后通过图卷积神经网络来逐步优化这个形状，使其与输入图像匹配。
这种方法能够得到高质量的三维重建结果。
总的来说，三维点云重建是一种复杂且具有挑战性的任务。
目前已经有许多方法被提出并应用于实际应用中，但仍然存在许多问题需要进一步研究和改进。
未来随着技术的不断发展和进步，相信三维点云重建将会越来越成熟和准确。